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下面的散點(diǎn)圖顯示哪種屬性相關(guān)性？（）
A.不相關(guān)；
B.正相關(guān)；
C.負(fù)相關(guān)；
D.先正相關(guān)然后負(fù)相關(guān)
對(duì)于下圖所示的正傾斜數(shù)據(jù)，中位數(shù)、平均值、眾數(shù)三者之間的關(guān)系是（）
A.中位數(shù)=平均值=眾數(shù)；
B.中位數(shù)＞平均值＞眾數(shù)；
C.平均值＞中位數(shù)＞眾數(shù)；
D.眾數(shù)＞中位數(shù)＞平均值
最新試題
使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。
當(dāng)MAP中使用的先驗(yàn)是參數(shù)空間上的統(tǒng)一先驗(yàn)時(shí)，MAP估計(jì)等于ML估計(jì)。
使用正則表達(dá)式可以找到一個(gè)文本文件中所有可能出現(xiàn)的手機(jī)號(hào)碼。
通常，當(dāng)試圖從大量觀察中學(xué)習(xí)具有少量狀態(tài)的HMM時(shí)，我們幾乎總是可以通過允許更多隱藏狀態(tài)來增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的可能性。
由于分類是回歸的一種特殊情況，因此邏輯回歸是線性回歸的一種特殊情況。
支持向量機(jī)不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。
由于決策樹學(xué)會(huì)了對(duì)離散值輸出而不是實(shí)值函數(shù)進(jìn)行分類，因此它們不可能過度擬合。
使決策樹更深將確保更好的擬合度，但會(huì)降低魯棒性。
選擇用于k均值聚類的聚類數(shù)k的一種好方法是嘗試k的多個(gè)值，并選擇最小化失真度量的值。
訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)的潛在問題。